Python statistics库详解（零基础入门Python统计分析）

什么是 Python statistics 库？

Python 的 statistics 模块是 Python 标准库的一部分，无需额外安装即可使用。它提供了一系列用于计算数值数据集中趋势（如均值、中位数）、离散程度（如方差、标准差）等基础统计量的函数。

这个模块非常适合处理小型数据集或进行教学演示，是学习 Python统计分析 的理想起点。

如何导入 statistics 模块？

使用前只需一行代码导入：

import statistics

常用函数详解

1. 计算平均值（mean）

平均值是最常见的集中趋势度量。

import statisticsdata = [10, 20, 30, 40, 50]avg = statistics.mean(data)print("平均值:", avg)  # 输出: 平均值: 30

2. 中位数（median）

中位数是将数据从小到大排序后位于中间的值，对异常值不敏感。

data = [1, 3, 3, 6, 7, 8, 9]med = statistics.median(data)print("中位数:", med)  # 输出: 中位数: 6

3. 众数（mode）

众数是数据集中出现频率最高的值。

data = [1, 2, 2, 3, 4, 4, 4, 5]mode_val = statistics.mode(data)print("众数:", mode_val)  # 输出: 众数: 4

4. 方差与标准差

方差（variance）和标准差（stdev）用于衡量数据的离散程度。

data = [2, 4, 4, 4, 5, 5, 7, 9]var = statistics.variance(data)stdev = statistics.stdev(data)print("方差:", var)        # 输出: 方差: 4.0print("标准差:", stdev)    # 输出: 标准差: 2.0

注意事项

• statistics 模块适用于数值型数据（int 或 float）。
• 对于空列表，大多数函数会抛出 StatisticsError 异常。
• 若需处理大规模数据或更复杂的统计模型，建议使用 Pandas 或 SciPy。

总结

通过本教程，你已经掌握了 Python内置统计模块 的核心功能。无论是计算平均值、中位数，还是分析数据的离散程度，statistics 模块都能帮你轻松完成。它是学习 数据统计Python 编程的重要第一步。

现在就打开你的 Python 编辑器，动手试试吧！

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